Scopri come la privacy differenziale può migliorare la sicurezza dei dati nella regressione LLS.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Scopri come la privacy differenziale può migliorare la sicurezza dei dati nella regressione LLS.
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Uno sguardo alla privacy differenziale e al suo utilizzo nel machine learning.
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La ricerca migliora l'interpretazione dell'ECG, garantendo la privacy dei dati dei pazienti.
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FedSC migliora l'addestramento dei modelli mantenendo la privacy degli utenti nell'apprendimento federato.
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Nuove tecniche migliorano la scalabilità nel machine learning differenzialmente privato.
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Questo studio migliora la sicurezza del machine learning quantistico contro attacchi avversari tramite canali di rumore e metodi di privacy.
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Questo articolo parla dell'impatto della privacy differenziale sulla fiducia nel censimento degli Stati Uniti.
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Un metodo per riscrivere testi proteggendo la privacy delle persone.
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Un nuovo metodo migliora la privacy dei dati per l'analisi dei dati discreti.
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Scopri l'impatto del B5G e del 6G sulla privacy della posizione.
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Un nuovo framework migliora la creazione di dati sintetici proteggendo le informazioni personali.
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Presentiamo PrivacyRestore per proteggere i dati degli utenti mentre si usano modelli di linguaggio grandi.
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Metodi per stimare le caratteristiche di un dataset mantenendo al sicuro i dati individuali.
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Un nuovo metodo migliora la protezione della privacy durante l'addestramento dei modelli di deep learning.
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Uno sguardo a nuovi metodi per la misurazione degli annunci che mettono al primo posto la privacy degli utenti.
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Un nuovo metodo combina spiegabilità e privacy nel clustering per ottenere migliori informazioni dai dati.
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Uno studio su come preservare la privacy mentre si analizzano dati sensibili usando tecniche di privacy differenziale.
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Nuovi algoritmi migliorano la privacy e l'accuratezza nei calcoli della media geometrica.
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Un metodo che combina SGD e tecniche di privacy per un'analisi dei dati efficace.
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Uno studio sui metodi per dati sintetici sicuri che mantengono la privacy e l'utilità.
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Esaminare come gli algoritmi possano proteggere la privacy mentre ottimizzano le decisioni nella medicina personalizzata.
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Un nuovo framework per analizzare flussi di dati garantendo la privacy degli utenti.
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Analizzando la privacy dei dati attraverso l'inferenza bayesiana con vincoli.
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Affrontare problemi di overfitting e privacy nei dataset in evoluzione.
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Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare la robustezza contro gli attacchi avversari nella classificazione delle immagini.
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Unire i metodi di clustering tradizionali con protezioni per la privacy usando la privacy differenziale.
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Un metodo per mantenere la privacy mentre si condividono statistiche sul traffico urbano.
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LDMeta migliora la privacy e l'efficienza nei metodi di apprendimento distribuito.
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Questo articolo esplora come la privacy differenziale protegge i dati ECG nella sanità.
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Questo articolo esplora strategie per proteggere la privacy individuale nel machine learning.
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Un nuovo metodo per stimare la densità dei bordi nei grafi casuali garantendo la privacy.
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Esplorare tecnologie per la privacy nell'analisi delle immagini mediche.
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Esplorando tecniche per analisi dei dati che preservano la privacy senza compromettere l'accuratezza.
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Questo lavoro migliora la privacy nella diffusione dei grafi mantenendo l'utilità dei dati.
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Scopri come la privacy differenziale protegge i dati personali pur permettendo analisi utili.
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Lomas permette di accedere in modo sicuro ai dati pubblici per la ricerca senza compromettere la privacy.
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Questo articolo presenta un metodo per proteggere i dati personali nei sistemi di apprendimento automatico.
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Nuovi metodi rivelano gravi minacce alla privacy derivanti dalla condivisione dei dati sulla posizione.
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Nuovi metodi generano dati sintetici per proteggere la privacy in scenari collaborativi.
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Un nuovo approccio ai boxplot garantisce la privacy dei dati mantenendo un'analisi utile.
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